<![CDATA[Penelitian ini menganalisis penerapan Convolutional Neural Network (CNN) dalam klasifikasi komunikasi dakwah pada genre konten YouTube Legenda Studio Gromore. Menggunakan data dari kanal YouTube tersebut, penelitian ini mengimplementasikan CNN untuk mengklasifikasikan genre dakwah dengan tingkat akurasi yang tinggi. Data yang digunakan melalui tahap pra-pemrosesan termasuk normalisasi, tokenisasi, dan pembersihan teks untuk memastikan kesesuaian dengan model CNN. Model ini terdiri dari beberapa lapisan, yaitu lapisan konvolusi untuk ekstraksi fitur, lapisan penggabungan untuk mengurangi kompleksitas data, dan lapisan fully-connected untuk membuat keputusan klasifikasi. Metode Cross Validation diterapkan selama fase pelatihan untuk verifikasi model dan peningkatan keandalannya. Hasil penelitian menunjukkan potensi besar CNN dalam mengotomatisasi klasifikasi teks dengan akurasi klasifikasi sebesar 92%, serta meningkatkan pengalaman edukasi dan hiburan anak di ruang digital. Selain itu, analisis lebih lanjut mengungkapkan bahwa karakteristik teks seperti karakter yang terlibat dalam cerita dan pengaturan cerita sangat berpengaruh terhadap proses klasifikasi yang akurat. Penerapan teknologi ini membuka peluang untuk pengembangan lebih lanjut dalam berbagai jenis konten teks dan interaksi antara teknologi dan pendidikan anak, serta memberikan dasar untuk personalisasi rekomendasi konten dan pengembangan kurikulum pendidikan yang lebih efektif.]]>
Copyrights © 2024
